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大家好,想請教大家一題關於執行程式時,各函數的時間複雜度的排序。 題目將以下所有函數依照時間複雜度O排序,由大到小: ・N^2 + logN ・2^(2^N) ・NlogN ・lnN ・(n+1)! ・lg(lgN) ・n^3 ・n! ・(3/2)^N ・2^(logN) 以下是我的排序,時間複雜度最大排到最小的 1. N! , (N+1)! ----這兩個相等 都是O(N) 2. 2^(2^N) ----比O(C^N)又更大 3. (3/2)^N ----O(C^N) (Exponential) 4. 2^(logN) ----比O(C^N)小因為是指數是放logN 5. n^3 ----O(N^3) 6. N^2 + logN ----O(N^2) 7. NlogN ----O(NlogN) 8. lnN ----O(logN) 9. lg(lgN) ----O(loglogN) 想問大家以上的排序正不正確? 我最主要的疑惑是 2^(2^N) , (3/2)^N , 2^(logN) 這三個, 他們都是Exponential的成長速度,但因為指數部分又有包含N在內變數, 所以應該是要照我的排序,還是其實他們三個的時間複雜度都一樣呢? 謝謝! --



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1F:推 bigbigloser : 如果是以2為底,2^(log(N))就是N 12/11 15:43
2F:→ bigbigloser : 然後2^(2^N)比N!大才對(一項一項比較) 12/11 15:46
3F:→ MMaze : to樓上,如果非2為底呢?  12/11 16:12
4F:→ MMaze : 另外,為什麼2^(2^N)比N!大?階乘不是複雜度最高嗎? 12/11 16:12
5F:推 tsoahans : 兩邊取log比 log(N!)<NlogN<N^2<2^N=log(2^(2^N)) 12/11 18:06
6F:推 usir166 : 你每項後面用的是big o notation,可以去看一下定義 12/11 20:35
7F:→ usir166 : big-o是函數漸進的上界,因此一個函數的big-O表達 12/11 20:37
8F:→ usir166 : 並不唯一,而即使big-O一樣的不同函數時間複雜度也 12/11 20:39
9F:→ usir166 : 不一定會一樣,而向一些常見的big-O notation分類如 12/11 20:40
10F:→ usir166 : logn,n,n^2,2^n,n!等等,是因為常用,而不是一定只 12/11 20:41
11F:→ usir166 : 能用這幾種分類 12/11 20:43
12F:→ bigbigloser : a^(log(b))=b^(log(a)),2^(2^N)=2*2^(1+2+...+2^(N 12/11 22:03
13F:→ bigbigloser : -1)) 12/11 22:04







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